lstm tensorflow 使用 LSTM 模型来对泰坦尼克号数据集进行预测 使用 Keras 深度学习框架 通过使用 scikit-learn 的 load_titanic 函数来完成
2023-01-01 15:26:43
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卷积神经网络+tensorflow+手写数字识别+正确率在99%以上。适合于CPU及GPU两种环境下，如果超出显存可以修改batch_size的大小，。程序里面有具体说明。
2022-12-31 16:44:41
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项目管理方法敏捷开发经济决策方法头脑风暴法项目管理工具Github开发模型瀑布模型开发环境Ubuntu 18.04, tensorflow预算￥100000。
2022-12-31 16:19:10
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这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手）
◉ 简介：从2016年春季学期开始，作者 Jeff Heaton 开始为圣路易斯华盛顿大学教授 T81-558 深度学习的应用课程，并将课程材料、例子和作业放在 GitHub 上，逐渐丰富演变成了这本书。
◉ 目录：
第1章：Python 预备课程
第2章：用于机器学习的 Python
第3章：TensorFlow 简介
第4章：表格数据训练
第5章：正则化和Dropout
第6章：用于计算机视觉的卷积神经网络
第7章：生成对抗网络
第8章：Kaggle 数据集
第9章：迁移学习
第10章：Keras 中的时间序列
第11章：Hugging Face的自然语言处理
第12章：强化学习
第13章：高级/其他主题
第14章：其他神经网络技术
2022-12-31 14:26:56
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这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手）
◉ 简介：从2016年春季学期开始，作者 Jeff Heaton 开始为圣路易斯华盛顿大学教授 T81-558 深度学习的应用课程，并将课程材料、例子和作业放在 GitHub 上，逐渐丰富演变成了这本书。
◉ 目录：
第1章：Python 预备课程
第2章：用于机器学习的 Python
第3章：TensorFlow 简介
第4章：表格数据训练
第5章：正则化和Dropout
第6章：用于计算机视觉的卷积神经网络
第7章：生成对抗网络
第8章：Kaggle 数据集
第9章：迁移学习
第10章：Keras 中的时间序列
第11章：Hugging Face的自然语言处理
第12章：强化学习
第13章：高级/其他主题
第14章：其他神经网络技术
2022-12-31 14:26:54
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张量
使用TensorFlow轻松进行图像分类
（）
要求：
Mac或Linux机器
Python 3.5、3.6或3.7
您可以使用TensorPy对图像进行分类，只需在命令行中传递一个URL，或在Python程序中使用TensorPy。 完成所有实际工作。 TensorPy还通过将多个设置步骤自动化到一个脚本中来简化TensorFlow的安装（有关详细信息，请参见 ）。
（请阅读 ，以详细了解TensorPy的工作原理。）
Mac和Ubuntu / Linux的设置步骤
（ Windows和Docker用户：有关在Docker计算机上运行的信息，请参阅。Windows需要Docker运行TensorFlow。）
步骤1：创建并激活一个名为“ tensorpy”的虚拟环境
如果不确定如何创建虚拟环境，请进行。
步骤2：从GitHub克隆TensorPy存储库
git clone
2022-12-30 16:39:36
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